CNN-LSTM的数据回归预测,多输入单输出模型。（主要应用于风速，负荷，功率）

%% CNN-LSTM多变量回归预测
%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行
% restoredefaultpath
tic
%% 加载数据与数据集划分
% load 1.mat
% load 2.mat

% load 3.mat
% load 4.mat

%%  导入数据
P_train = xlsread('data','training set','B2：G191')';
T_train= xlsread('data','training set','H2：H191')';
% 测试集——44个样本
P_test=xlsread('data','test set','B2:G45')';
T_test=xlsread('data','test set','H2:H45')';
%%  划分训练集和测试集
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
%%  创建元胞或向量，长度为训练集大小；
XrTrain = cell(size(p_train,2),1);
YrTrain = zeros(size(t_train,2),1);
for i=1:size(p_train,2)
    XrTrain{i,1} = p_train(:,i);
    YrTrain(i,1) = t_train(:,i);
end
% 创建元胞或向量，长度为测试集大小；
XrTest = cell(size(p_test,2),1);
YrTest = zeros(size(t_test ,2),1);
for i=1:size(p_test,2)
    XrTest{i,1} = p_test(:,i);
    YrTest(i,1) = t_test (:,i);
end

%% 创建混合CNN-LSTM网络架构
% 输入特征维度
numFeatures  = size(p_train,1);
% 输出特征维度
numResponses = 1;
FiltZise = 10;
%  创建"CNN-LSTM"模型
    layers = [...
        % 输入特征
        sequenceInputLayer([numFeatures 1 1],'Name','input')
        sequenceFoldingLayer('Name','fold')
        % CNN特征提取
        convolution2dLayer([FiltZise 1],32,'Padding','same','WeightsInitializer','he','Name','conv','DilationFactor',1);
        batchNormalizationLayer('Name','bn')
        eluLayer('Name','elu')
        averagePooling2dLayer(1,'Stride',FiltZise,'Name','pool1')
        % 展开层
        sequenceUnfoldingLayer('Name','unfold')
        % 平滑层
        flattenLayer('Name','flatten')
        % LSTM特征学习